基于多维因素的中国能源经济低碳发展模式实证研究

《基于多维因素的中国能源经济低碳发展模式实证研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、丫：■■：Ｖ＂．１种■，．巧、，文．■‘，’奮Ｊ－ｃ？．：＇！＼．，；ｖ古，；＇ｒ＇ｖ寺；－．Ｖ．；＇请：：，；．＼為Ｋ、，．４＾ｉ‘麟、苗／＾扣＇ｙ斯．ｉ．ｔ？７葵，‘．．爲．；，．、貧＇．．／ａ＼，：某纪早．一ＪｆＶ＼；；．７Ｖ，‘－：．，城咬ｇ－．墓．如＇：３食．ｌ‘Ｖ．．．隆．次、ｆ．Ｖ．与．Ｖ，；．■每Ｗ盡．ｉ，．ｉ一；．／；，心■蝶、．打；．．＇‘：ｉ；波蠢Ｖ．前，ｎｎ則＜．華位７皆義－ｋ啼ｒ：一ｖｖ蘇告低ｍ模式．护：．－．ｉ；．一‘．．

2、证．＇却、Ｓ、．９＇＇ｙ．＾ｒ，乡＇．＂．‘＼＇．、．黄，．斗亂在．ｗｉ苗’．’．．．—Ｖｆ’．、Ｊ－＼ｆ＇；ｕｓ．Ｖ斬．０Ｖ＼，：、．＇；－．ｖ二／／Ａ．．姑．，．ｌ＾、非＾心ｌ、．ａ．．，．－．．＼譜，．：ｘ苗．／片．Ｖ．一：公ｒ．举拜Ｉ茲ｒｒｏ鮮－Ｉ咎－－ＡＶＶ：－与；，薦．吗＇－‘．．３、．Ｖ；是Ｈ‘－－＂少■ｒ．克一Ａ‘１ｖ‘心藝＇一．、：；Ｖ＾、．－ｉ；，丰；＇１，ｉ．＇？＂；＇＇＝、．：．＂Ｖ＇７．－／＇龜：’一義－一

3、－扣ｖ－Ｖ＇薄．ｙ＇ｖｔ－顆為汽線＾：啼二女Ｖ＇：．＇ｒ．＾．．Ｖ直／；乂．己＞：■‘．辜＇．．＾；．＇—ｒ扛早＇＾ｖ．鄭：；－．：■苗＇ｘｖ，．．．．．ｒ．：．－＇／ｖ．Ｉ乂专４＼－＇＇ｓ；－＞：＾．￡＼＇’；ｔ；．ｘ＂：＇■ｗ．避咕．／！－／？‘常Ｉ近．！‘ｆｆ．：－：ｆ皆背．＾＞，国内图书分类号：TU723.3学校代码：10079国际图书分类号：005.3密级：公开硕士学位论文基于多维因素的中国能源经济低碳发展模

4、式实证研究硕士研究生：樊围国导师：卢建昌副教授申请学位：管理学硕士学科：工商管理专业：技术经济及管理所在学院：经济与管理学院答辩日期：2016年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TU723.3U.D.C:005.3ThesisfortheMasterDegreeEmpiricalResearchonChina'sEnergyEconomyDevelopmentModelofLowCarbon---BasedonMulti-dimensionalFactorsCandidate

5、：FanWeiguoSupervisor：Prof.LuJianchangSchool：SchoolofEconomicandManagementDateofDefence：March,2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕古学位论文《基于多维因素的中国能源经济化碳发展模式实证研究》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕±学位期间独

6、立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除己注明部分外不包含他人己发表或撰写过的研究成果。对本文的研巧工作做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：山成年２月叫日华北电力大学硕±学位论女使用授权书《基于多维因素的中国能源经济低碳发展模式实证研巧》系本人在华北电力大学攻读硕±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得其它单位的名义发表。本人完全了、使用学位论

7、文的规定解华北电力大学关于保存，同意学校保留并向有关部ｎ送交论文的复印件和电子版本，允许论文被査阅和借阅。本人授权华北电力大学，１＾＾采用影印、缩印或其他复制手段保存论文可，可＾＾公布论文的全部或部分内容。＂＂本学位论文属于（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）：：保密□，＾年解密后适用本授权书不保密‘又作者签名日期：？月日：山／／年％巧兩］ｉ导师签名：日期：年１月Ｖ日５＾＾摘要摘要从目前掌握的数据来看，气候变暖引发的全球效应越来越明显，随之而来的一系列外部不经济问题对人类的生

8、产、生活造成了巨大的影响。对此，世界各国旨在通过一系列低碳减排措施最大程度地缓解全球变暖带来的不良效应，我国也于哥本哈根大会上承诺降低二氧化碳排放的减排目标。因此，研究我国能源经济的低碳化发展模式，以提高生活质量、改善生态环境为最终目的，现实意义显而易见。本文在对国内外低碳发展模式介绍的基础上，进一步明确低碳发展的相关概念，然后在熟悉相关概念的基础上，介绍碳分解的相关模型，随后对粒子群算法以及BP神经网络进行相应的介绍；在以上相关理论的基础